长期以来，缺乏顶层逻辑架构下的信息化建设，主要来自基层“散点”的需求驱动。两化融合的四个阶段：基础设施建设→单向应用→综合集成→创新引领，我们目前普遍处于第二阶段的“单向应用”，从这里要走向“综合集成”，面对几十套甚至上百套软件孤岛的集成整合，成了我们难以逾越的一道道鸿沟。
一、高层管理者的诉求
高层管理者希望能全面消灭孤岛、打通数据链，看到企业经营过程的关键指标，用于分析与发现问题，不断地解决问题，从而系统地提升管理水平。
那么，数据从哪里来？数据到哪里去？数据怎么用？不同管理层级对发现问题、分析问题、解决问题过程的数据应用会有不同的诉求。
二、制造业的数字化不同于互联网企业
1）互联网及相关服务业，核心是体现“服务”，需要通过大数据收集客户信息、分析客户喜好、制定推广策略、调整商业模式等，所以大数据的应用是数字化转型的核心工作；对原有信息化系统的治理，主要也是强调数据治理与应用。
2）对于制造业，核心价值创造仍然是围绕产品全生命周期展开的，所以数字化的核心是提升企业运营的过程管控能力，且需要支撑智能制造；对原有信息化系统的治理，主要应是强调体系化治理，面向过程管理，助力企业管理水平的提升：提质、增效、降本，且可持续。
三、数字化转型的理解
针对高端制造业的数字化转型：
1）为何转?
转战略、能力、技术、管理、业务吗？制造业的需求不同于互联网企业，对于制造业而言核心是要依托数字化运营提升经营管理水平，迈向智能制造。
2）转什么?
核心是转线下管理为线上数字化运营管理，并实施与研发设计、生产产线、仓储物流、智能建筑四大执行系统的互联。但现状怎样呢？是否会忙于概念、软件、技术堆砌，甚至把技术与工具当目标？企业的中高层管理人员能看懂转型的方案吗？让使用者看不懂的方案，它的价值与实际业务诉求偏离有多大呢？
3）谁来转?
一把手挂帅，授权具有跨部门推动能力的组织(部门)来综合推进。但现状呢？业务主导还是技术主导？技术为谁服务？被服务与提供服务者有能力描述清楚目标吗？有能力推动企业整体管理变革吗？
四、数字化目标
从企业初创时期的拍脑袋管理→快速成长阶段的线下局部制度化运营管理→成熟阶段的线下整体制度化运营管理→工业4.0阶段的线上整体数字化运营管理、自动化/智能化管理。制造业数字化转型的诉求是将线下运营管理体系迁移至线上运营，然后逐步迭代改进，走向管理自动化、智能化。其核心任务目标是要支撑战略牵引下的企业管理水平提升：提升产品与企业运营质量、提升企业内部运营效率、降低企业运营成本、改善产品交付能力与服务水平等。
制造业数字化需做好支持战略分解与执行管控的顶层架构，战略规划可分解为运营主价值链的业务规划、管理支持活动的职能规划，并结合上级部门要求分解与制定年度经营计划，再分解下达月度、甚至周工作计划至各职能部门；运营结果数据层层向上反馈，用于各种经营决策、体系改进、绩效管理。图1展示了在IT系统中分解与执行管控（战略→分解→数字化执行与监控）过程。
图1 ZOS平台战略分解执行
进入数字化运营阶段后，人：总结提炼规律，形成制度—>软件：固化有规律可重复的管理思想，辅助人做企业管理。那么，其达成目的的手段应该是数据治理，还是体系治理呢？
五、数字化转型的路径思考
面对现有众多的软件，如何打通数据链(消除数据孤岛)，分步实现各系统互联及提升软件工具应用水平，并推动一体化数字运营管理平台建设，逐步构建数据智能决策分析能力？
1）原软件系统基础上打通
构建数据中台，做数据治理，需要与各软件做各种接口：分析梳理各软件间逻辑关系、清洗处理各软件中重复的数据、打补丁补齐缺失数据。历尽艰辛，我们却得到了一张比蜘蛛网更复杂的关系图，平台建设及未来的维护成本之巨大需要被充分论证与认识。
2）全部重构
原来那么多软件怎么办？
怎么重构？
有能力重构吗？
六、数字化问题思考
目前，许多制造业把数字化转型的重点任务目标变成了“让领导看见数据”，只是一味地追求努力消灭数据孤岛、打通数据链、打造智慧大脑，却忽视了数字化转型问题的本质，使得智慧大脑只剩下展示的“功能”；甚至有些系统为了弥补展示时数据缺失问题，人工通过Excel表往里导数据。
未来如何分析问题？追溯问题？微观层面解决业务管理问题（优化流程、流程执行中管控好质量/合规/保密/环保/....等各类要素）及宏观层面解决战略纠偏等问题？
如何解决操作便捷性问题呢?
如何提高企业运营效率与降低企业运营成本（包括IT运维成本）呢？
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总之：如何将线下融合了领导层管理思想的体系文件迁移至线上运行，让数字化运营平台来帮助企业管理层依据线下体系文件实施有效的管控呢？我们在后续文章中逐步展开探讨...
